Добавить в календарь 15.07.2019 10:00 16.07.2019 18:00 Europe/Moscow DSML: Машинное обучение в R

Курс "DSML: Машинное обучение в R" состоится 15-19 июля 2019 года в Москве.

Данный курс предназначен для изучения  алгоритмов машинного обучения с практическим применением техник машинного обучения, реализованных в R. Рассматриваются понятия datamining, измерения производительности и уменьшения размерности, регрессионные модели, байессовская модель, SVM и ассоциативные правила для анализа. После успешного завершения данного курса вы сможете понимать  и объяснять принципы работы алгоритмов Machine Learning, а также применять данные алгоритмы на реальных задачах в больших данных.

Аудитория

Специалисты по работе с большими данными, бизнес-аналитики и руководители, желающие получить расширенную  практическую и теоретическую подготовку по методам Data Mining для участия в проектах анализа Big Data и Machine Learning.

Предварительный уровень подготовки:

  1. Понимание основ статистики
  2. Опыт работы c R-Studio или знания в рамках курса DSAV-Data Science: Аналитика и визуализация больших данных в R

Продолжительность: 5 дней, 40 академических часов Методические материалы: учебное пособие на русском языке

Москва, ул. Илимская, д. 5 корп. 2, офис 303

DSML: Машинное обучение в R

logo_мини.png

Дата проведения: 15.07.2019 - 16.07.2019. Начало 15.07.2019 в 10:00

Место проведения: Москва, ул. Илимская, д. 5 корп. 2, офис 303

Стоимость: 90000 р.

Организатор: Школа больших данных
  • Анонс
  • Программа
  • Спикеры
  • Участники

Курс "DSML: Машинное обучение в R" состоится 15-19 июля 2019 года в Москве.

Данный курс предназначен для изучения  алгоритмов машинного обучения с практическим применением техник машинного обучения, реализованных в R. Рассматриваются понятия datamining, измерения производительности и уменьшения размерности, регрессионные модели, байессовская модель, SVM и ассоциативные правила для анализа. После успешного завершения данного курса вы сможете понимать  и объяснять принципы работы алгоритмов Machine Learning, а также применять данные алгоритмы на реальных задачах в больших данных.

Аудитория

Специалисты по работе с большими данными, бизнес-аналитики и руководители, желающие получить расширенную  практическую и теоретическую подготовку по методам Data Mining для участия в проектах анализа Big Data и Machine Learning.

Предварительный уровень подготовки:

  1. Понимание основ статистики
  2. Опыт работы c R-Studio или знания в рамках курса DSAV-Data Science: Аналитика и визуализация больших данных в R

Продолжительность: 5 дней, 40 академических часов Методические материалы: учебное пособие на русском языке